Die 10 wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists im Jahr 2022
Der Bereich Data Science entwickelt sich rasant. Nur wer die Grundlagen der Data Science beherrscht, kann sich mit fortgeschritteneren Konzepten wie Deep Learning und Künstlicher Intelligenz auseinandersetzen. Data Science umfasst ein breites Spektrum an Gebieten, darunter Datenaufbereitung und -exploration, Datendarstellung und -analyse. TransformationDatenvisualisierung und -darstellung, prädiktive Analysen und maschinelles Lernen. Angesichts dieser Themen fragen sich Anfänger natürlich: Welche Fähigkeiten sind für einen solchen Einstieg notwendig? DatenwissenschaftlerZu diesem Zweck untersucht dieser Artikel 10 wichtige Punkte. Fähigkeiten eines Data Scientists.
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists – 1. Mathematik und Statistik
1. Statistik und Wahrscheinlichkeit: Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung finden vor allem in den Bereichen Merkmalsvisualisierung, Datenvorverarbeitung, Merkmalsumwandlung, Datenrekonstruktion, Dimensionsreduktion, Merkmalsentwicklung und Modellevaluierung Anwendung. Bevor Sie beginnen, sollten Sie mit folgenden Konzepten vertraut sein:
a) Durchschnitt
b) Median
c) Modus
d) Standardabweichung
e) Korrelationskoeffizient und Kovarianzmatrix
f) Wahrscheinlichkeitsverteilung (Binomialverteilung, Poisson-Verteilung, Normalverteilung)
g) P-Wert
h) Mittlerer quadratischer Fehler
i) Bestimmtheitsmaß R²
j) Satz von Bayes (Präzision, Trefferquote, positiver Vorhersagewert, negativer Vorhersagewert, Konfusionsmatrix, ROC-Kurve)
k) A/B-Testing
l) Monte-Carlo-Simulation
2. Mehrdimensionale AnalysisDie meisten Modelle des maschinellen Lernens basieren auf einem Datensatz, der häufig mehrere Merkmalswerte oder Prädiktorvariablen enthält. Daher müssen Sie vor der Erstellung eines solchen Modells über ausreichende Kenntnisse der multivariaten Analysis verfügen. Sie sollten daher mit den folgenden Konzepten vertraut sein:
a) Multivariate Funktionen
b) Ableitungen und Steigungen
c) Stufenfunktion, Sigmoidfunktion, Nutzenfunktion, lineare Gleichrichtungsfunktion
d) Kostenfunktion
e) Funktionsplot
f) Funktionsmaximum und -minimum
3. Lineare AlgebraLineare Algebra ist die wichtigste mathematische Fähigkeit im Bereich des maschinellen Lernens. Datensätze lassen sich durch Matrizen darstellen. Lineare Algebra wird bei der Datenvorverarbeitung, der Datentransformation und der Modellevaluierung eingesetzt. Daher sind folgende Konzepte zu verstehen:
a) Vektor
b) Matrix
c) Transponierte der Matrix
d) Inverse Matrix
e) Die Determinante der Matrix
f) Skalarprodukt
g) Eigenwerte
h) Eigenvektoren
4. OptimierungsmethodeDie meisten Algorithmen des maschinellen Lernens führen das Vorhersagemodell aus, indem sie die Zielfunktion minimieren und anschließend die Gewichte für die Testdaten ermitteln, um die vorhergesagten Labels zu erhalten. Dazu müssen Sie mit den folgenden Konzepten vertraut sein:
a) Kostenfunktion/Zielfunktion
b) Likelihood-Funktion
c) Fehlerfunktion
d) Gradientenabstiegsalgorithmus und seine Varianten (stochastischer Gradientenabstiegsalgorithmus)
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists – 2. Programmierung
Im Bereich Data Science sind Programmierkenntnisse unerlässlich. Zu den am häufigsten verwendeten Programmiersprachen zählen Python und R, weshalb es wichtig ist, diese zu beherrschen. Manche Unternehmen setzen jedoch nicht voraus, dass man beide Sprachen perfekt beherrscht, sondern lediglich, dass man eine von beiden gut kennt.
1. Die Programmiersprache PythonSie sollten über grundlegende Python-Programmierkenntnisse verfügen. Daher finden Sie im Folgenden eine Liste der wichtigsten Python-Installationspakete, deren Verwendung Sie verstehen und beherrschen sollten.
a) Numpy
b) Pandas
c) Matplotlib
d) Seaborn
e) Scikit-learn
f) PyTorch
2. Die Programmiersprache R:
a) Tidyverse
b) Dplyr
c) Ggplot2
d) Caret
e) Stringr
3. Andere ProgrammiersprachenIn der heutigen Gesellschaft verlangen manche Branchenorganisationen auch Kenntnisse in anderen Programmiersprachen, wie zum Beispiel:
a) Excel
b) Tableau
c) Hadoop
d) SQL
e) Funke
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten eines Data Scientists – 3. Datenintegration und -vorverarbeitung
Im Bereich der Datenwissenschaft, sei es Inferenz-, Vorhersage- oder Präskriptivanalyse, benötigt jeder Analyseprozess Daten. Ob ein Vorhersagemodell genaue Prognosen liefert, hängt hauptsächlich von den verwendeten Daten ab. Qualität der Daten Daten werden im Modellierungsprozess verwendet. Sie liegen in verschiedenen Formen vor, beispielsweise als Text, Tabellen, Bilder, Sprach- und Videodateien. Häufig müssen die für die Analyse benötigten Daten extrahiert, verarbeitet und in ein geeignetes Format für die nachfolgende Analyse transformiert werden.
1. DatenintegrationDatenintegration ist ein entscheidender Schritt für jeden Data Scientist. In einem Data-Science-Projekt können die meisten Daten nicht direkt analysiert werden, da sie üblicherweise in Dateien, Datenbanken oder verschiedenen Dokumenten wie Webseiten, Tweets oder PDFs vorliegen. Daher ist es unerlässlich, die Integration und Bereinigung von Daten zu erlernen, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
2. DatenvorverarbeitungEs ist außerdem entscheidend, die Datenvorverarbeitung zu verstehen, und die wichtigsten damit verbundenen Konzepte sind folgende:
a) Umgang mit fehlenden Daten
b) Datenrekonstruktion
c) Verarbeitung kategorischer Daten
d) Kodierung von Klassenbezeichnungen bei Klassifizierungsproblemen
e) Verschiedene Merkmals-Transformationstechniken und Dimensionsreduktionsmethoden, wie z. B. die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die lineare Diskriminanzanalyse (LDA).
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten eines Data Scientists – 4. Datenvisualisierung
Eine qualifizierte Datenvisualisierung sollte Folgendes aufweisen:
a) Datentyp: Bei der Entscheidung, wie Daten visualisiert werden sollen, ist es wichtig, den Datentyp zu kennen. Datentyp, beispielsweise ob es sich um kategoriale Daten, diskrete Daten, kontinuierliche Daten, zeitliche Daten oder eine andere Art handelt.
b) Geometrische Darstellung: Je nach Datentyp sollten geeignete Visualisierungsmethoden ausgewählt werden, darunter Streudiagramm, Kurvendiagramm, Balkendiagramm, Histogramm, QQ-Plot, Dichtekarte, Boxplot, multivariates Paardiagramm und Heatmap usw.
c) Zuordnung: Es müssen jeweils Variablen für die X- und Y-Achse ausgewählt werden. Dieser Schritt ist besonders wichtig, wenn es sich bei den zu analysierenden Daten um einen Datenwürfel mit mehreren Eigenwerten handelt.
d) Skala: Sie müssen entscheiden, welche Skala Sie verwenden möchten, z. B. eine lineare oder eine logarithmische Skala.
e) Beschriftung: Die derzeit verwendeten Beschriftungen umfassen hauptsächlich Koordinatenachsen, Titel, Legende, Größe usw.
f) Ethik: Sie müssen sicherstellen, dass die Visualisierungsmethode die Fakten verständlich darstellt. Bei der Datenbereinigung, -zusammenfassung und schließlich der Visualisierung muss jeder Arbeitsschritt sorgfältig geprüft werden, um korrekte und verlässliche Endergebnisse zu gewährleisten und die Leser nicht irrezuführen.
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists – 5. Grundlegende Kenntnisse im maschinellen Lernen
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Teilbereich der Datenwissenschaft, daher ist es unerlässlich, auch die Frameworks des maschinellen Lernens zu verstehen, wie etwa Problemformulierung, Datenanalyse, Modellierung, Evaluierung und Modellanwendung. Im Folgenden finden Sie eine Liste einiger wichtiger Algorithmen des maschinellen Lernens, die Sie studieren sollten.
1. Überwachtes Lernen (Vorhersage kontinuierlicher Variablen)
a) Grundlegende Regressionsanalyse
b) Multidimensionale Regressionsanalyse
c) Regularisierte Regression
2. Überwachtes Lernen (Vorhersage diskreter Variablen)
a) Logistische Regressionsklassifikator
b) Support-Vektor-Maschinen-Klassifikator
c) K-Nächste-Nachbarn-Algorithmus-Klassifikator
d) Entscheidungsbaum-Klassifikator
e) Random-Forest-Klassifikator
3. Unüberwachtes Lernen
a) K-Means-Clustering-Algorithmus
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists – 6. Praktische Fähigkeiten für Data-Science-Projekte
Wer Data Scientist werden möchte, dem reicht Wissen aus Büchern nicht aus. Ein qualifizierter Data Scientist muss in der Praxis arbeiten und ein Data-Science-Projekt erfolgreich abschließen können. Dieser Prozess umfasst verschiedene Phasen in Data Science und Machine Learning, wie die Problemdefinition, die Datenerhebung und -analyse sowie die Modellentwicklung, -bewertung und -implementierung. Für ein praktisches Data-Science-Projekt stehen Ihnen folgende Möglichkeiten zur Verfügung:
A) Kaggle-Projekt in Aktion
B) Praktikum in einem Unternehmen
C) Firmeninterview
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten eines Data Scientists – 7. Kommunikationsfähigkeiten
Ein qualifizierter Data Scientist muss seine Ideen Teammitgliedern oder Führungskräften verständlich vermitteln können. Daher ist ein Data Scientist mit exzellenten Kommunikationsfähigkeiten in der Lage, selbst Laien ohne datenwissenschaftliche Vorkenntnisse komplexe Fachinformationen klar und verständlich zu vermitteln. Gute Kommunikationsfähigkeiten fördern zudem ein Klima der Solidarität und Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und anderen Teammitgliedern (wie z. B. Führungskräften). Datenanalysten, Dateningenieure, Außendiensttechniker usw.).
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists – 8. Lebenslanges Lernen
Die Datenwissenschaft entwickelt sich ständig weiter, daher sollten sich alle darauf einstellen, neue Technologien zu nutzen und sich damit auseinanderzusetzen. Eine Möglichkeit, in diesem Bereich auf dem Laufenden zu bleiben, ist der Austausch mit anderen Datenwissenschaftlern. Um das eigene Netzwerk zu erweitern, bieten sich zahlreiche Plattformen an, beispielsweise LinkedIn, GitHub-Repositories und die Website Medium (mit den Kolumnen „Towards Data Science“ und „Towards AI“). Diese Plattformen sind sehr nützlich und informieren über die neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft.
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists – 9. Teamfähigkeit
Im Arbeitsalltag arbeiten Data Scientists in Teams mit anderen Mitgliedern zusammen, darunter Datenanalysten, Ingenieure und verschiedene Manager. Daher benötigen sie nicht nur gute Kommunikationsfähigkeiten, sondern müssen auch die Ideen ihrer Teamkollegen aufmerksam aufnehmen, insbesondere in der frühen Projektphase. Denn in dieser Phase sind Data Scientists auf die Expertise von Ingenieuren und anderen Fachkräften angewiesen, um ein qualitativ hochwertiges Data-Science-Projekt zu entwickeln. Darüber hinaus tragen hervorragende Teamfähigkeiten dazu bei, sich im Berufsleben zu profilieren und gute Beziehungen zu Teammitgliedern, Managern und Führungskräften aufzubauen.
Die 10 wichtigsten Fähigkeiten für Data Scientists – 10. Ethik in der Datenwissenschaft
Die möglichen gesellschaftlichen Auswirkungen des Projekts müssen verstanden werden. Seien Sie realistisch. Daten dürfen niemals manipuliert oder Methoden angewendet werden, die zu Verzerrungen führen können. Von der Datenerhebung über die Datenanalyse bis hin zur Modellentwicklung, -analyse und -bewertung müssen in jeder Phase grundlegende ethische Grundsätze beachtet werden. Versuchen Sie niemals, Leser durch die Fälschung von Ergebnissen irrezuführen oder zu manipulieren. Es ist wichtig, bei der Präsentation von Forschungsergebnissen ethisch korrekt vorzugehen.
Abschluss
Kurz gesagt, dieser Artikel behandelt zehn unverzichtbare Dinge Fähigkeiten eines Data ScientistsDie Entwicklung im Bereich Data Science schreitet rasant voran. Nur wer die Grundlagen beherrscht, kann sich mit fortgeschritteneren Theorien wie Deep Learning, Künstlicher Intelligenz usw. auseinandersetzen.
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